基于本体的语义信息检索模型研究

为了弥补传统检索模型基于关键词匹配的缺陷,探讨领域本体的语义信息检索模型。阐述了四元组本体内涵,给出了资源映射方案,制定了本体概念扩展策略,描述了本体概念相似度计算算法,并进行了实验对比分析。结果表明:本体语义检索模型查准率及查全率均高于传统检索模型,具有一定的理论及实用价值。     

基于工业消防本体的语义推理研究

针对消防领域中传统信息检索技术处理语义能力薄弱的问题,提出一种基于工业消防本体的语义查询方法.该方法将信息检索方式和语义Web技术结合起来,在工业消防本体的基础上,通过构造消防信息的推理规则,并在Jena平台下实现了工业消防领域基于语义的检索和查询功能.实验结果表明:相对于传统的基于关键词的检索方法,基于语义的检索方法能够解决工业消防领域中数据语义异构问题,提高工业消防领域信息检索的查全率和查准率.     

利用领域本体概念关系的混合信息检索方法*

利用领域本体概念关系实现语义检索,当没有可用的本体知识时,按传统关键词匹配完成检索.这种基于领域本体的混合信息检索模型融合关键词检索和语义检索的优势,弥补各自的不足,以改善检索性能.将其应用于计算机网络领域,将基于领域本体的混合信息检索模型与传统的关键词检索模型进行对比实验,结果表明混合模型的平均查准率得到了提高,验证...     

基于本体的林业领域文档特征权重模型

传统文档特征权重模型仅考虑关键词本身,文档内其他相关词汇并没有参与计算,信息检索时无法返回全面和准确的结果。为解决该问题提出了一种基于本体的林业领域文档特征权重模型。该模型计算TF-IDF特征权重;结合林业领域本体,分别获取关键词和林业领域内其他词汇的语义距离、语义重合度和概念的层次差,并计算语义相关度;结合TF-IDF和语义相似度的结果计算特征权重。实验证明该模型可以提高文本检索的查准率和查全率,使检索结果更加满足用户的需求。     

基于领域本体的智能检索模型

在传统检索模型的基础上,结合本体概念,提出一种基于领域本体的检索模型。该模型利用本体中语义概念关系及语义扩展机制对查询关键词进行概念映射及扩展,通过计算文档相似度返回检索结果,提高检索的查准率和查全率。     

基于语义扩展的图书智能查询系统研究

伴随着知识经济的迅速发展,数字图书馆已成为信息资源传播的重要载体之一。传统的基于关键词的检索技术已无法满足用户对图书信息的需求,并且自然语言的多义性导致了图书信息检索的查全率和查准率偏低。在现有的数字图书馆检索系统基础之上,使用本体技术,扩展了现有图书馆信息检索模型的功能,设计并实现了基于本体技术的图书语义扩展智能查询SEBIQR系统。所设计的图书智能查询系统除了能实现传统的图书管理功能之外,还能对用户输入的关键词进行语义扩展分析,重点实现了图书信息的模糊查询和语义扩展查询,大大提高了当今图书信息智能查询系统的检索效率。     

语义检索关键技术研究

传统的基于关键字的信息检索,由于忽视了关键词本身所含的语义信息,故只能得到较低的查全率和查准率.而源于知识工程和人工智能领域的本体理论和技术,能够很好地处理自然语言理解问题和具有基于语义的推理机制,因此成为改进传统信息检索方式的良好工具.与传统的检索技术相比,它能提高检索的精度和覆盖率,减少了不相关的返回结果.文中将对语义检索系统中所涉及到的语义检索预处理及查询语义扩展等关键技术进行分析研究,为语义检索系统的顺利实施莫定了良好的理论与实践基础.     

基于语义的概念查询扩展

针对当前信息检索系统中所存在查准率低和查全率低的情况,分析了当前检索系统中常用的方法后,提出了一种基于语义的概念查询扩展方法.该方法结合概念语义空间来实现用户检索的概念查询扩展,以达到提高查准率和查全率的目的.实验结果表明,该方法相对于传统方法可以大幅提高用户检索的查准率和查全率.     

基于知识本体的语义信息检索框架设计

基于关键词匹配的信息检索方式不能反映出被检关键字在现实世界中的语义，因此这种检索方式不可避免地导致查准率和查全率低的缺陷，而概念检索中的主体词典表达领域知识的能力有限。提出了一个基于知识本体的能够实现语义信息检索的多主体系统，它包括描述信息收集、存储、语义匹配和语义相关性扩展等几个主要部分，可以在很大程度上提高检索结果的查准率和查全率。     

语义检索关键技术研究

传统的基于关键字的信息检索,由于忽视了关键词本身所含的语义信息,故只能得到较低的查全率和查准率。而源于知识工程和人工智能领域的本体理论和技术,能够很好地处理自然语言理解问题和具有基于语义的推理机制,因此成为改进传统信息检索方式的良好工具。与传统的检索技术相比,它能提高检索的精度和覆盖率,减少了不相关的返回结果。文中将对语义检索系统中所涉及到的语义检索预处理及查询语义扩展等关键技术进行分析研究,为语义检索系统的顺利实施奠定了良好的理论与实践基础。     

基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索方法

目前蒙古语语义Web方面的研究成果都是基于单机环境的,当语义Web信息检索系统投入实际运行时,单机环境存在存储容量有限和多用户并发查询速度慢等问题.针对此问题,提出了基于蒙古语新闻领域本体的分布式语义Web检索方法.首先依据蒙古语新闻领域的特点,参照七步法和骨架法,构建蒙古语新闻领域本体,研究适合本体的混合语义相似度算法进行语义扩展.然后将本体数据与算法部署于Hadoop分布式平台,解决了大规模本体数据存储的逻辑描述、物理结构和并行处理问题,实现了基于蒙古语新闻领域本体的分布式检索系统.实验结果表明,该方法有效地减少了查询关键词的响应时间,提高了新闻检索的查全率和查准率.     

基于Ontology的语义检索模型研究

针对基于关键字匹配的传统检索方法存在的不足,在检索过程中引入语义,提出一个基于本体的语义检索的模型。该模型将信息检索方法与语义查询技术相结合,通过基于本体的知识库实现对检索信息的语义查询。同时研究了语义检索的关键技术—本体的构建以及语义推理。     

海洋浮标管理信息系统的设计与实现

在通过分析海洋浮标数据特点的基础上,设计并实现一个海洋浮标管理信息系统。利用地理信息系统技术对浮标数据的空间性和时间性进行耦合,以统一的方式对空间数据和属性数据进行管理,在此基础上设计并实现海洋浮标管理信息系统。该系统可以实现了对浮标的多点、多路径、长时间序列的关联存储、条件检索和动态展现,通过将浮标总表与浮标分表相结合,实现浮标漂移路径的追踪。最后,通过应用实例证明了该系统的有效性与实用性。为海洋浮标资料的信息化管理提供有效的技术支持。     

改进的基于概念相似度的文本检索

为提高信息检索的查全率和查准率,提出改进的本体语义相似度计算方法,利用本体中概念语义相似度对检索结果文档的分值进行重新计算,过滤掉与原始查询相关度较小的文档。给出定义查询扩展中的迭代参数,减少进行扩展的次数,提高查询效率。利用开源工具Jena, Lucene进行文本语义检索测试,验证该方法的可行性和有效性。     

基于领域本体的语义查询推理系统

传统的基于关键字的信息检索技术不能满足人们对信息查询的需求,语义网技术是解决这一问题最有前景的方法。本文设计与开发一个基于出版物领域本体的语义查询与推理系统,该系统构建了出版物领域本体,并构造该领域本体的查询语句和推理规则,给出语义查询和推理的结果,并对结果进行测试。结果验证了系统对语义查询和推理的可行性和有效性。      

本体技术在语义博客中的应用研究

研究了本体描述语言OWL,提出并实现了一个基于本体和Lucene的语义检索模型,利用领域本体知识库对用户的查询要求进行语义扩展,构建了具有全文检索和语义检索功能的语义博客系统。实验证明语义检索方案在运行效能上可行,并且可以提供更高的查准率和查全率,对改进当前的检索系统是具有一定积极意义的。     

基于Hadoop的水利元数据语义搜索方法

为了解决水利领域中元数据搜索引擎缺乏语义理解,并且在集中式环境下索引水利元数据效率低下的问题,本文提出一种基于Hadoop的水利元数据语义搜索方法。首先结合本体与查询扩展技术的语义搜索方法,设计水利领域的本体推理规则、语义相似度计算方法、扩展词选择方法和语义相关度排序方法,从而有效地提高搜索结果的查全率与查准率;其次,针对XML形式的水利元数据建立索引的效率低下问题,引入Hadoop平台中的MapReduce并行处理模型,并行化处理解析提取元数据信息与索引建立工作,并修改SequenceFile的文件结构,以应对水利元数据的小文件问题,解决集中式环境下对水利元数据建立索引的性能瓶颈;最后利用Hadoop强大的并行计算能力,设计分布式环境下的语义扩展查询方法,从而提高水利元数据的查询效率。     

基于本体的查询扩展研究

查询扩展是优化信息检索的一种有效方法。基于关键词的查询扩展对语义信息的忽略为结果带来了不好的影响,因而提出一种基于本体的查询扩展方法。首先建立本体模型,通过计算本体中的概念语义相似度和实例语义相似度,实现语义查询扩展。     

基于本体的语义网检索模型及关键技术研究

为解决传统的基于题,构建了一个基于本体的语义网检索模型.提出了一种领域本体库和应用本体库的构建方法,给出了查询本体的生成以及相似本体匹配推理的方法,实现了以该模型为基础的试验性检索系统.实验结果表明,该模型能够进行本体的语义推理,在一定程度上增强信息检索系统的语义处理能力,检索效率得到了改善.